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Intelligenza Artificiale e immagini radiografiche per stimare il grado di severita’ della polmonite. Uno studio del DII

2020, Articolo, ATTIVITA' A CARATTERE SOCIALE, DII, DSCS, DSMC, I-6 - ATTIVITA' PER LA SALUTE PUBBLICA, I-6.c - Studi a supporto, I-8 - ATTIVITA' DI PUBLIC ENGAGEMENT, I-8.x - Iniziative di tutela della salute (es. giornate informative e di prevenzione)

FotoA cura di:

SIGNORONI Alberto

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Uno studio diretto dal prof. Alberto Signoroni del Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, in coordinamento con il Dipartimento di Specialità Medico-Chirurgiche, Scienze Radiologiche e Sanità Pubblica dell’Università degli Studi di Brescia, un gruppo di ricercatori ha studiato, per la prima volta a livello internazionale, la capacità prognostica delle tecniche di Intelligenza Artificiale (Deep Learning e Computer Vision) a partire dall’analisi delle immagini radiografiche del torace (CXR) impiegate nella stima del grado di severità della polmonite da Covid-19. Il team del DII, oltre al prof. A. Signoroni comprende anche i proff. Sergio Benini, Nicola Adami, Riccardo Leonardi, ed il neo-dottore di ricerca Mattia Savardi. Sono state inoltre coinvolte nel recupero dei dati le aziende Philips Italia ed El.Co e il team IT dell’ASST Spedali Civili di Brescia.

Partner dell’attivita’: Philips Italia, El.Co, ASST Spedali Civili di Brescia

Dipartimento: DII, DSCS, DSMC

Anni di svolgimento: 2020

Sito web: Visita il sito web dell’attivita’

Record ID: 349

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